DeepMind推新算法教智能体从零学控制物体

DeepMind发表博客文章,提出一种称为SAC-X(计划辅助控制)的新学习范式,旨在解决让AI以最少的先验知识,从头开始学习复杂控制问题的挑战。
 
DeepMind推新算法教智能体从零学控制物体-DVBCN
 
这在真实环境中成功让机械臂从头开始学习拾放物体。SAC-X 是基于从头开始学习复杂的任务这种想法,即一个智能体首先应该学习并掌握一套基本技能。就像婴儿在爬行或走路前必须具有协调能力和平衡能力,为智能体提供与简单技能相对应的内在目标(具有辅助作用),这会增加它理解和执行更复杂任务的可能性。研究者认为,SAC-X是一种通用的强化学习方法,未来可以应用于机器人以外的更广泛领域。
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